苏尔特尔手持真火巨剑，魏德将北方刮来的寒风阻挡在外。

最后，米勒将分类和回归模型组合成一个集成管道，应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。近年来，张助车制网这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

家口间控图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。根据Tc是高于还是低于10K，发电将材料分为两类，构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。当然，厂辅成功机器学习的学习过程并非如此简单。

欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读，络系投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaorenVIP.。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，应用它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

魏德利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），米勒所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。图4形貌性质和四极相互作用的作用a）BO4Cl、张助车制网BO4Cl/DTB和BO4Cl/DTBF退火膜及其纯固体添加剂的XRD图谱。

家口间控【引言】精细调控有机太阳能电池（OSCs）活性层微观形貌是提高其光伏性能的重要途径。DTBF可以有效地促进形成更有序、发电更紧凑的分子堆积以及更好的垂直组分分布，从而改善活性层光学和电荷传输性能。

得益于分子间更强的电荷-四极矩相互作用，厂辅成功DTBF的引入和挥发有效地诱导活性层分子的紧密有序的分子堆积，从而增强了其光电性能。络系b）IO-4Cl和IT-4Cl膜及其DTBF处理膜的XRD谱图。